Red, Black을 잘못 표시한 사람들

랜덤화출석부에 있는 Red, Black 과 실제 구글예습퀴즈에 올린 Red, Black 이 여전히 다른 사람들이 있어서 파악해 보았습니다. Red를 Black 이라고 한 사람의 수효(23명)과 Black을 Red 라고 한 사람의 수효(24명)이 놀라울 정도로 닮았습니다. 랜덤화의 효과로 볼 수 있습니다.

제출시간 학번 이름 랜덤화출석부 구글예습퀴즈
2024-09-09 03:17:20 20231512 김하율 Red Black
2024-09-09 16:33:30 20217180 최수정 Red Black
2024-09-09 18:40:25 20227106 현병연 Black Red
2024-09-09 19:15:51 20182519 김준서 Red Black
2024-09-09 22:03:06 20241520 박수현 Black Red
2024-09-10 20:48:25 20205267 한동훈 Red Black
2024-09-11 07:03:13 20243939 이예원 Red Black
2024-09-11 12:49:24 20213241 이동교 Red Black
2024-09-11 14:03:43 20182845 김진수 Red Black
2024-09-11 14:50:23 20233808 김수진 Red Black
2024-09-11 16:08:30 20246232 김현일 Black Red
2024-09-11 16:15:59 20243903 김나현 Black Red
2024-09-11 16:44:52 20242551 이소정 Red Black
2024-09-11 18:40:28 20213064 서정우 Red Black
2024-09-11 21:39:35 20242997 이민정 Black Red
2024-09-11 23:40:19 20242327 박혜인 Red Black
2024-09-11 23:51:34 20242525 서민지 Red Black
2024-09-12 13:41:07 20212551 이동훈 Black Red
2024-09-12 13:52:39 20236727 박진서 Red Black
2024-09-12 14:49:48 20242323 박서진 Red Black
2024-09-12 17:18:42 20246225 김은세 Black Red
2024-09-12 22:47:51 20246306 황인태 Black Red
2024-09-13 11:24:15 20243622 선지우 Red Black
2024-09-13 12:35:49 20222960 배경민 Red Black
2024-09-13 14:25:08 20244120 박준형 Red Black
2024-09-14 08:38:02 20242358 허인 Red Black
2024-09-14 11:27:13 20191623 윤여진 Red Black
2024-09-14 18:28:32 20242508 김민찬 Black Red
2024-09-14 22:46:05 20203055 최재원 Black Red
2024-09-15 00:27:13 20246648 한혜령 Red Black
2024-09-15 09:40:26 20201721 유지원 Red Black
2024-09-15 14:20:27 20183006 최홍서 Black Red
2024-09-15 18:31:43 20231720 이형범 Black Red
2024-09-15 19:43:16 20231062 윤종우 Black Red
2024-09-15 19:48:20 20215109 권주용 Black Red
2024-09-15 19:53:46 20243826 오승현 Black Red
2024-09-15 20:28:46 20225117 김도한 Red Black
2024-09-15 21:38:06 20242753 최자영 Black Red
2024-09-17 10:56:11 20182308 김동현 Black Red
2024-09-18 12:52:26 20243815 박서현 Red Black
2024-09-19 12:11:15 20242439 최동희 Black Red
  Red(구글예습퀴즈) Black(구글예습퀴즈)
Red(랜덤화출석부) 251 23
Black(랜덤화출석부) 18 251

퀴즈 응답 비교

Q1. 춘추전국시대에 국가통계관리의 중요성 강조

관자(집계표)

  공자 맹자 관자 노자 장자 계
Red 46 18 189 10 6 269
Black 52 21 186 10 5 274
계 98 39 375 20 11 543
Pearson’s Chi-squared test with simulated p-value (based on 2000 replicates): .
Test statistic df P value
0.667 NA 0.9535

관자(%)

공자 맹자 관자 노자 장자 계
18.0 7.2 69.1 3.7 2.0 100.0

Q2. 국가정책을 수립하는 데 통계의 역할

통계의 중요성(집계표)

  절대로 중요하지 않다 거의 중요하지 않다 보통이다 상당히 중요하다 절대적으로 중요하다 계
Red 1 2 10 110 146 269
Black 3 0 8 116 147 274
계 4 2 18 226 293 543
Pearson’s Chi-squared test with simulated p-value (based on 2000 replicates): .
Test statistic df P value
0.3384 NA 0.8461

통계의 중요성(%)

절대로 중요하지 않다 거의 중요하지 않다 보통이다 상당히 중요하다 절대적으로 중요하다 계
0.74 0.37 3.31 41.62 53.96 100.00

Q3. 우리나라 생산가능인구 감소 시기

생산가능인구 감소 시기(집계표)

  2012 2017 2022 2027 계
Red 27 217 21 4 269
Black 23 226 21 4 274
계 50 443 42 8 543
Pearson’s Chi-squared test with simulated p-value (based on 2000 replicates): .
Test statistic df P value
0.4568 NA 0.9535

생산가능인구 감소 시기(%)

2012 2017 2022 2027 계
9.2 81.6 7.7 1.5 100.0

Q4. 우리나라 총인구 최대 시기

총인구 최대 시기(집계표)

  2018 2019 2020 2021 계
Red 57 21 172 19 269
Black 58 25 175 16 274
계 115 46 347 35 543
Pearson’s Chi-squared test: .
Test statistic df P value
0.5936 3 0.8979

총인구 최대 시기(%)

2018 2019 2020 2021 계
21.2 8.5 63.9 6.4 100.0

Q5. 소멸위험 단계 개선 지역

소멸위험 단계 개선 지역(집계표)

  서울 경기 세종 제주 계
Red 14 14 217 24 269
Black 14 23 220 17 274
계 28 37 437 41 543
Pearson’s Chi-squared test: .
Test statistic df P value
3.359 3 0.3395

소멸위험 단계 개선 지역(%)

서울 경기 세종 제주 계
5.2 6.8 80.5 7.6 100.0

Q6. 조출생률과 합계출산율

조출생률과 합계출산율(집계표)

  합계출산율 A : 0.5, B : 0.125, C : 0.25 합계출산율 A : 0.25, B : 0.125, C : 0.5 합계출산율 A : 0.125, B : 0.5, C : 0.25 합계출산율 A : 0.5, B : 0.25, C : 0.125 계
Red 142 38 55 34 269
Black 148 36 61 29 274
계 290 74 116 63 543
Pearson’s Chi-squared test: .
Test statistic df P value
0.8394 3 0.84

조출생률과 합계출산율(%)

합계출산율 A : 0.5, B : 0.125, C : 0.25 합계출산율 A : 0.25, B : 0.125, C : 0.5 합계출산율 A : 0.125, B : 0.5, C : 0.25 합계출산율 A : 0.5, B : 0.25, C : 0.125 계
53.4 13.6 21.4 11.6 100.0

Cheating Charts

Q7. 눈속임 그래프

지난 학기까지 앞에 나오는 선지를 고르기 쉽다는 1번효과에 대한 질문을 만들어서 테스트해 왔지만 효과를 검증하기 어려워 문제를 바꿔 보았습니다. 언론방송에서 가끔 원형그래프나 막대그래프를 제시하면서 숫자와 그림이 맞지 않는 경우를 볼 수 있습니다. 여러분들은 그런 경우에 어떻게 인식하는 지 Red 와 Black 에 언론기관에서 발표한 눈속임 그래프를 보여주면서 어떤 응답이 나올지 살펴보았습니다. 여러분들은 대부분 눈속임 그래프에 속지 않고 있습니다. 언론기관들이 왜 이런 짓들을 하는지 궁금해집니다.

집계표

  제대로 보여주고 있다 제대로 보여주고 있지 않다 모름/응답거절 계
Red(김영란법 국회통과) 60 170 39 269
Black(고위공직자 범죄수사처 설립) 90 128 56 274
계 150 298 95 543
Pearson’s Chi-squared test: .
Test statistic df P value
14.92 2 0.0005766 * * *

% 비교

  제대로 보여주고 있다 제대로 보여주고 있지 않다 모름/응답거절 계
Red(김영란법 국회통과) 22.3 63.2 14.5 100.0
Black(고위공직자 범죄수사처 설립) 32.8 46.7 20.4 100.0

Mosaic Plot

제출 시간의 분포

과제 제출이 제출 기간 마지막 날에 몰린다는 것을 시각적으로 보여주고 싶어서 하나 추가하였습니다. 아직은 학기초라 덜 한데, 중반 이후가 되면 마지막 날, 그것도 오후2시부터 몰리는 현상을 관찰할 수 있습니다. 여기서조차 랜덤화 효과를 관찰할 수 있네요. p-value 에 유의해 주세요. 제출시간과 관련한 두 가지 현상에 대해서도 여러분의 생각을 들어보고 싶습니다. 첫째, 랜덤화 효과. 둘쨰, 마감날에 몰리는 현상.

일 단위 마감 시간으로부터 제출 시간의 분포

분포표 (Red, Black 은 닮았는가?)

일 단위
  [0,1] (1,2] (2,3] (3,4] (4,5] (5,6] (6,7] (7,8] (8,9] (9,10] (10,11] (11,12] (12,13] (13,14]
Red 0 0 0 18 10 7 7 50 28 34 27 35 18 35
Black 0 0 0 8 7 5 7 55 32 29 24 34 32 41
Pearson’s Chi-squared test: .
Test statistic df P value
NA 13 NaN NA

막대그래프

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##                 3

Mosaic Plot